Klingner, MatthiasMatthiasKlingnerErbsmehl, ChristianChristianErbsmehlLandgraf, TomTomLandgraf2022-03-052022-03-052017https://publica.fraunhofer.de/handle/publica/250742Hochautomatisiertes Fahren, vernetzte Verkehrssysteme sowie die damit im Zusammenhang stehenden Fragen der Verkehrssicherheit, effizienteren Nutzung energetischer Ressourcen und besseren Auslastung existierender Verkehrsinfrastrukturen stehen erst am Anfang einer weitreichenden Technologieentwicklung. Autonomes und vernetztes Fahren beschränkt sich nicht allein auf High-Tech-Applikationen im Automobilbereich. Das maschinelle Erfassen und Analysieren komplexer Situationen, die Navigation in einem schwierigen Umfeld, der sichere Austausch umfangreicher Echtzeitdaten, das Beherrschen fahrdynamischer Grenzbereiche bis hin zu intuitiven Mensch-Maschine-Schnittstellen sind Technologien, die in absehbarer Zeit u. a. auch in selbstfahrenden Arbeitsmaschinen der Land- und Forsttechnik, in fahrerlosen Shuttlebussen im öffentlichen Nahverkehr und in autonomen Logistiksystemen des betrieblichen oder innerstädtischen Transports zu finden sein werden. Bisher weitgehend ungelöst erweisen sich die Fragen der Sicherheitsbewertung autonomer Fahrfunktionen. Dass sowohl statistische Methoden der Zuverlässigkeits- und Sicherheitsbewertung als auch Redundanzkonzepte hierbei nur bedingt anwendbar sind, analysiert der nachfolgende Beitrag anhand verschiedener Problemstellungen und Lösungsansätze für das autonome Fahren.Connected and autonomous driving, highly automated transport systems and the related questions regarding traffic safety, the more efficient use of energy resources and the improved utilization of existing transport infrastructures - these developments are still at the beginning of extensive technology developments. Autonomous and connected driving are not restricted to high-tech applications in the automotive sector. Technologies such as computational perception and analysis of complex situations, navigation in difficult surroundings, secure exchange of large amounts of real-time data, control of the limits of driving dynamics and intuitive human-machine interfaces will soon be applied - e. g. in autonomous agricultural and forestry machinery, in driverless shuttle buses in public transport as well as in autonomous operational or urban logistics systems. So far, the questions regarding the safety assessment of autonomous driving functions remain largely unanswered. The following article will analyze various cases and solution approaches of autonomous driving to demonstrate that both statistical methods of reliability and safety assessment as well as redundancy concepts can only be applied to a limited extent.de388journal article